Journal of Astronomy and Space Sciences

The Korean Space Science Society (한국우주과학회)
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Observation of Atmospheric Water Vapors Using AIRS

AIRS를 이용한 대기 수증기 관측

  • Ha, Ji-Hyun (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University) ;
  • Kim, Du-Sik (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University) ;
  • Park, Kwan-Dong (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University) ;
  • Won, Ji-Hye (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University)
  • 하지현 (인하대학교 사회기반시스템공학부 지리정보공학과) ;
  • 김두식 (인하대학교 사회기반시스템공학부 지리정보공학과) ;
  • 박관동 (인하대학교 사회기반시스템공학부 지리정보공학과) ;
  • 원지혜 (인하대학교 사회기반시스템공학부 지리정보공학과)
  • Published : 2009.12.15
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Abstract

The Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) aboard the Aqua satellite, which is one of the Earth Observing System satellites managed by National Aeronautics and Space Administration, provides global measurements of the water vapor in the atmosphere using infrared (IR) channels. In this paper, we restored precipitable water vapor (PWV) over a permanent GPS station in Incheon using the IR measurements of AIRS and compared the result with GPS-based PWV estimates. As a result, AIRS PWV had similar trends with GPS PWV; the bias of AIRS PWV against GPS PWV is 0.3 cm and root mean square error (RMSE) 0.7 cm. In addition, the correlation coefficient between AIRS PWV and GPS PWV was 0.89. Thus we conclude that the AIRS PWV reflects local characteristics of the water vapor content.

AIRS는 미국 NASA의 지구관측위성인 Aqua에 탑재되어 있으며, 적외선 채널을 이용하여 지구 대기의 수증기량을 관측한다. 이 논문에서는 AIRS 적외선 관측데이터를 이용하여 인천에 소재한 GPS 상시관측소 상공에 분포하는 가강수량을 추출하고, 이를 GPS 추정치와 비교하였다. 그 결과 AIRS에서 관측된 가강수량과 GPS 가강수량은 거의 비슷한 경향을 보였으며, GPS 가강수량을 기준으로 편향 0.3cm, RMSE 0.7cm의 정확도를 달성하였다. GPS 가강수량과 AIRS 가강수량의 상관관계 분석 결과 0.89의 높은 상관계수를 보여 AIRS 가강수량이 지역적 특성을 비교적 잘 반영함을 알 수 있었다.

Keywords

References

  1. 구자용, 손병주 2005, 한국기상학회지 41, 625
  2. 박민호 2001, 대한토목학회지, 21, 861
  3. 조정호, 박필호, 박종욱, 임형철, 김상조, 조하만, 김명수, 서애숙 2001, 한국기상학회지, 37, 557
  4. 하지현, 박관동, 장기호, 양하영 2007, 대기, 17, 291
  5. Bevis, M., Businger, S., Herring, T. A., Rocken, C., Anthes, R. A., & Ware, R. H. 1992, JGR, 97, 15787 https://doi.org/10.1029/92JD01517
  6. Davis, J. L., Herring, T. A., Shapiro, I. I., Rogers, A. E., & Elgered, G. 1985, Radio Science, 20, 1593 https://doi.org/10.1029/RS020i006p01593
  7. Hagan, D. E., Webster, C. R., Farmer, C. B., May, R. D., Herman, R. L., Weinstock, E. M., Christensen, L. E., Lait, L. R., & Newman, P. A. 2004, GRL, 31, L21103 https://doi.org/10.1029/2004GL020302
  8. JPL 2007, JPL Technical Report (AIRS Version 5.0 Released Files Description), D-38429
  9. Kim, S., Park, H., Kim, K., Park, S., Kim, M., & Lee, J. 2003, Atmosphere, 13, 71
  10. Lamquin, N., Gierens, K., Stubenrauch, C. J., & Chatterjee, R. 2009, Atmos. Chem. Phys., 9, 1779 https://doi.org/10.5194/acp-9-1779-2009
  11. Lee, J., Kim, M., Lee, C., Yang, M., Park, J., & Park, J. 2005, Korean Journal of Remote Sensing, 21, 371
  12. McMillin, L. M., Zhao, J., Rama Varma Raja, M. K., Gutman, S. I., & Yoe, J. G. 2005, in proceedings of 9th Symposium on Integrated Observing and Assimilation Systems for the Atmosphere, Oceans, and Land Surface (Washington DC: American Meteorological Society), p.15
  13. McMillin, L. M., Zhao, J., Rama Varma Raja, M. K., Gutman, S. I., & Yoe, J. G. 2007, JGR, 112, D13S90 https://doi.org/10.1029/2005JD006109
  14. Pierce, D. W., Barnett, T. P., Fetzer, E. J., & Gleckler, P. J. 2006, GRL, 33, L21701 https://doi.org/10.1029/2006GL027060
  15. Webb, F. H. & Zumberge, J. F. 1993, An Introduction to the GIPSY/OASIS-II (California: JPL Publ.)
  16. Ye, H., Fetzer, E. J., Bromwich, D. H., Fishbein, E. F., & Olsen, E. T. 2007, GRL, 34, L19701 https://doi.org/10.1029/2006GL028547

Cited by

  1. Determination of Precipitable Water Vapor from Combined GPS/GLONASS Measurements and its Accuracy Validation vol.21, pp.4, 2013, https://doi.org/10.7319/kogsis.2013.21.4.095